Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Háromdimenziós látás és virtuális valóság

    A tantárgy angol neve: 3D Vision and Virtual Reality

    Adatlap utolsó módosítása: 2006. július 1.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki Szak

    Műszaki Informatika Szak

    Választható tárgy

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIFO4365 8 4/0/0/v 5 1/1
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Vajta László

    egyetemi adjunktus

    IIT

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Képfeldolgozás és számítógépes grafikai alapismeretek

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    A tárgy felvételéhez ajánlott a Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika c. tárgy (vifo4351) abszolválása.

    7. A tantárgy célkitűzése

    A korszerű számítógépes képfeldolgozási ismeretek készségszintű elsajátítása, a távfelügyelt autonóm ipari folyamatok kezelésében kulcsszerepet játszó virtuális technikák megismerése, a háromdimenziós képi információk feldolgozásának speciális technikái.

    8. A tantárgy részletes tematikája
    1. hét
    2. Az emberi látás működése, háromdimenziós érzékelés. A térérzet komponensei, a monokuláris és binokuláris érzékelés alapjai. A képfüggvények fogalma, matematikai tulajdonságai. A térbeli látvány leképzésének matematikai modellje. Koordináta transzformációk, kamera modellek.

    3. hét
    4. A fényérzékelés alapvető mértékegységei az SI rendszerben. Az érzékelés problémája, dinamika tartomány, optikai zajok. Alapvető érzékelő eszközök: PSD, CCD érzékelők. A térérzékelésre alkalmas eszközök csoportosítása. Aktív és passzív rendszerek. A sztereo látás alapjai. Strukturált fényes letapogató rendszerek

    5. hét
    6. A képi információ feldolgozásának alapjai. Bináris képek feldolgozása. Geometriai tulajdonságok mérése. A valósidejű realizáció kérdései. Alkalmazási példák. Topológiai tulajdonságok analízise. Additív halmaz tulajdonságmérték fogalma. Euler-szám fogalma, alkalmazása. Alkalmazási példák.

    7. hét
    8. A képek előkészítő feldolgozása. Tér-transzformációk. Fourier transzformáció (ismétlés). Mintavételezés, kvantálás hatása. Egyéb tér-transzformációk. Hisztogram transzformációk. Szűrések a tér és a frekvenciatartományban

    9. hét
    10. Képek szegmentálása. Szegmentálás matematikai modellje. Szintek hasonlóságán alapuló szegmentálás. Gyors változásokon alapuló szegmentálási eljárások. A Hough transzformáció. Mozgásalapú szegmentálás. Alkalmazási példák.

    11. hét
    12. Az intenzitás és a távolságadatok közötti összefüggés. A reflexiós modellek szerepe a képértelmezésben. A volumetrikus és texturális adatbázis fogalma. Kontúrok csoportosítása. Kontúr attribútumok. Waltz féle szűkítési tétel. Kontúrok keresése, verifikációja.

    13. hét.
    14. Haralick féle topografikus osztályozás. A felületek leírásának matematikai módszerei. Hesse féle normálalak, Hesse mátrix. A sajátvektorok és sajátértékek interpretálása. Zárthelyi

    15. hét
    16. Felület típusok, és azok meghatározása. Felület attribútumok. A felületek meghatározási módszerei. Az eredmények verifikálása. Komponensek. Az objektumok komponensekre bontásának módszerei. Algoritmus a komponenshatárok meghatározására.

    17. hét
    18. Objektumfelismerés a hierarchikus adatbázis alapján. Reverse engineering feladatok. Alkalmazási példák.

      Három dimenziós látás szerepe a robotikában. Mobilis robotok navigációs kérdései. Navigációs szenzorok. Távolságmérésen alapuló navigáció. Mozgás alapú sztereo látás szerepe, és matematikai modellje.

    19. hét
    20. Ismeretlen környezet szenzorbázisú térképezési módszerei. A környezeti adatbázis tárolási lehetőségei. Térképalapú navigáció. Trajektóriakövetési módszerek. Hibamező, hibamező analízis. Akadálykerülési stratégiák. A látószenzorok, mint biztonsági szenzorok.

    21. hét
    22. A virtuális valóság és a robotika kapcsolata. Telerobotika, mint szabályozástechnikai probléma. Képtömőrítési eljárások telerobotikai alkalmazása. Aktív látás fogalma. Három dimenziós aktív látás eszközei. Az aktív látás alkalmazása a telerobotikában.

    23. hét
    24. VRML nyelv története, specifikációja, alkalmazása, alkalmazási példák. A VRML alkalmazása telerobotikában. Szenzoradatok csatolása a telerobotikai rendszerekbe.

    25. hét
    26. Képtömörítési eljárások. Matematikai alapok. Valósidejű rendszerek. Mozgóképek tömörítési eljárásai. A képtömörítés és az aktív látás kapcsolata.

    27. hét

    Esettanulmányok a háromdimenziós látás és a telerobotika témaköréből. Mars Pathfinder analízise. Teleoperáció sebészrobottal. Mobil plattform reaktor primerkör karbantartására. Robotfoci bajnokság. Robotrepülő navigációs rendszere. Repülőgépek alak deformációjának vizsgálata. A várható fejlődési irányzatok vizsgálata.

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    (előadás, gyakorlat, laboratórium):

    A tárgy ismeretanyaga előadásokon kerül ismertetésre. Az előadásokra az előadó slide-okat készít, mely a félév során a //momic.iit.bme.hu címről letölthető. A tárgy ismeretanyaga a slide-ok felhasználásával és az előadásokon elhangzó lényegkiemelések, magyarázatok segítségével sajátítható el.

    10. Követelmények
    1. A szorgalmi időszakban:

    házi feladat és zárthelyi

    1. A vizsgaidőszakban:
    2. a vizsga írásbeli.

    3. Elővizsga:

    Az utolsó oktatási héten elővizsga lehetőséget biztosítunk.

    11. Pótlási lehetőségek

    A házi feladat elkészítése a vizsgaidőszakban nem pótolható. A zárthelyi pótlására a TVSZ előírásai szerint van lehetőség.

    12. Konzultációs lehetőségek

    A házi feladat elkészítéséhez egy alkalommal, valamint minden vizsga előtt konzultációs lehetőséget biztosítunk.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Tanszéki sokszorosított kiadványok, PowerPoint prezentációk

    Gonzales: Digital Picture Processing. Addison-Wesley, ISBN 0-201-50803-6

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

    :

    Kontakt óra

    60

    Félévközi készülés órákra

    10

    Felkészülés zárthelyire

    20

    Házi feladat elkészítése

    20

    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása

    10

    Vizsgafelkészülés

    30

    Összesen

    150

    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Vajta László

    egyetemi adjunktus

    IIT